package com.shujia.spark

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo1WordCount {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    /**
      * 创建spark运行环境
      *
      */
    //配置文件对象
    val conf = new SparkConf()

    //会在yarn中显示的名称
    conf.setAppName("wc")

    //运行方式，local:本地运行，
    conf.setMaster("local")


    //构建spark 上下文对象
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)


    //1、读取数据

    /**
      * RDD: 弹性的分布式数据集（可以看作是scala中的一个集合来使用）
      *
      */




    val linesRDD: RDD[String] = sc.textFile("spark/data/words")


    //2、将每一行的多个单词拆分出来
    //在spark中数据处理的方法一般称为算子，算子处理完了之后会返回一个新的RDD
    val wordsRDD: RDD[String] = linesRDD.flatMap(line => line.split(","))


    //3、按照单词进行分组，在底层会产生shuffle
    val groupRDD: RDD[(String, Iterable[String])] = wordsRDD.groupBy(word => word)


    //4、统计单词的数量
    val countRDD: RDD[String] = groupRDD.map(kv => {
      val word: String = kv._1

      //一个组内所有单词
      val iter: Iterable[String] = kv._2

      //单词的数量
      val count: Int = iter.size

      //返回
      word + "," + count

    })

    //5、保存数据
    countRDD.saveAsTextFile("spark/data/count")


  }

}
